Tools O' the Times : understanding the common proporties of species interaction networks across space

Le domaine de l’écologie des réseaux est encore limité dans sa capacité à faire des inférences mondiales à grande échelle. Ce défi est principalement dû à la difficulté d’échantillonnage des interactions sur le terrain, entraînant de nombreuses « lacunes » en ce qui concerne la couverture mondiale des données. Cette thèse adopte une approche « centrée sur les méthodes » de l’écologie des réseaux et se concentre sur l’idée de développer des outils pour aider à combler les lacunes en matière de données en présentant la prédiction comme une alternative accessible à l’échantillonnage sur le terrain et introduit deux « outils » différents qui sont prêts à poser des questions à l’échelle mondiale. Le chapitre 1 présente les outils que nous pouvons utiliser pour faire des prédictions de réseaux et est motivé par l’idée selon laquelle avoir la capacité de prédire les interactions entre les espèces grâce à l’utilisation d’outils de modélisation est impératif pour une compréhension plus globale des réseaux écologiques. Ce chapitre comprend une preuve de concept (dans laquelle nous montrons comment un simple modèle de réseau neuronal est capable de faire des prédictions précises sur les interactions entre espèces), une évaluation des défis et des opportunités associés à l’amélioration des prédictions d’interaction et une feuille de route conceptuelle concernant l’utilisation de modèles prédictifs pour les réseaux écologiques. Les chapitres 2 et 3 sont étroitement liés et se concentrent sur l’utilisation de l’intégration de graphiques pour la prédiction de réseau. Essentiellement, l’intégration de graphes nous permet de transformer un graphe (réseau) en un ensemble de vecteurs, qui capturent une propriété écologique du réseau et nous fournissent une abstraction simple mais puissante d’un réseau d’interaction et servent de moyen de maximiser les informations disponibles. dispo- nibles à partir des réseaux d’interactions d’espèces. Parce que l’intégration de graphes nous permet de « décoder » les informations au sein d’un réseau, elle est conçue comme un outil de prédiction de réseau, en particulier lorsqu’elle est utilisée dans un cadre d’apprentissage par transfert. Elle s’appuie sur l’idée que nous pouvons utiliser les connaissances acquises en résolvant un problème connu. et l’utiliser pour résoudre un problème étroitement lié. Ici, nous avons utilisé le métaweb européen (connu) pour prédire un métaweb pour les espèces canadiennes en fonction de leur parenté phylogénétique. Ce qui rend ce travail particulière- ment passionnant est que malgré le faible nombre d’espèces partagées entre ces deux régions, nous sommes capables de récupérer la plupart (91%) des interactions. Le chapitre 4 approfondit la réflexion sur la complexité des réseaux et les différentes ma- nières que nous pourrions choisir de définir la complexité. Plus spécifiquement, nous remet- tons en question les mesures structurelles plus traditionnelles de la complexité en présentant l’entropie SVD comme une mesure alternative de la complexité. Adopter une approche phy- sique pour définir la complexité nous permet de réfléchir aux informations contenues dans un réseau plutôt qu’à leurs propriétés émergentes. Il est intéressant de noter que l’entropie SVD révèle que les réseaux bipartites sont très complexes et ne sont pas nécessairement conformes à l’idée selon laquelle la complexité engendre la stabilité. Enfin, je présente le package Julia SpatialBoundaries.jl. Ce package permet à l’utili- sateur d’implémenter l’algorithme de wombling spatial pour des données disposées de manière uniforme ou aléatoire dans l’espace. Étant donné que l’algorithme de wombling spatial se concentre à la fois sur le gradient et sur la direction du changement pour un paysage donné, il peut être utilisé à la fois pour détecter les limites au sens traditionnel du terme ainsi que pour examiner de manière plus nuancée la direction des changements. Cette approche pourrait être un moyen bénéfique de réfléchir aux questions liées à la détection des limites des réseaux et à leur relation avec les limites environnementales.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.